Resumen

PEIGNIER, Sergio  y  CASTANETA M, Heriberto. Analysis of subspace clustering of molecules using chameleoclust, an evolutionary algorith. Rev. Bol. Quim [online]. 2015, vol.32, n.5, pp.110-120. ISSN 0250-5460.

La técnica de minería de datos conocida como 'subspace clustering' ha sido aplicada exitosamente a diversos tipos de datos, especialmente a datos caracterizados por un gran número de dimensiones. Sin embargo muchos de los algoritmos de 'subspace clustering' clásicos poseen un gran número de parámetros y son difíciles de calibrar. Recientemente, fue propuesto un algoritmo evolutivo de 'subspace clustering', capaz de adaptar su genoma para lidiar con distintos datos sin necesidad de calibrar los parámetros. En este artículo aplicamos esta nueva técnica al estudio de 36 moléculas químicas caracterizadas por un gran número de descriptores moleculares con el fin de determinar clusters de moléculas con características peculiares, susceptibles a ser adsorbidos sobre carbón activado BPL

Palabras clave : Subspace clustering; Evolutionary algorithms; Chemical compounds; Descriptors; Adsorption.

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